考虑裂纹与磨损故障的齿轮传动系统动态特性分析

针对齿轮系统中同时出现裂纹与磨损故障时实现复合故障诊断较为困难的问题，提出了考虑齿廓磨损和齿根裂纹故障的齿轮传动系统动态特性分析模型。首先，基于Archard公式，建立齿轮传动系统磨损数值仿真模型，求解不同磨损周期下的齿廓磨损量；然后，通过势能法建立裂纹及磨损作用下的单齿啮合刚度计算模型，在双齿接触区考虑啮合齿对磨损量间的关系，结合变形协调，建立双齿啮合刚度计算模型；最后，采用集中质量法建立齿轮系统4自由度动力学模型，以含故障的时变啮合刚度为输入，使用Newmark-β法对动态响应进行求解，获得不同程度裂纹与磨损作用下的齿轮动态特性。实验结果表明：该模型能够较好反应复合故障中磨损与裂纹特征；与未考虑磨损后双齿区实际变形的裂纹与磨损复合故障模型相比，该复合故障模型双齿区刚度计算准确性提高了约22%,所提模型可为含磨损与裂纹的齿轮传动系统故障诊断提供有效的动力学补充。     

令化学家兴奋的快速探测结构方法

正跨学科思维是电子衍射在有机化学领域发挥潜能的关键。2018年10月中旬,网上发表的两篇论文描述了一种利用电子束快速揭示原子如何排列的技术,可以在几分钟(而非几周)内推断出小有机分子的结构(如药物分子),该技术被称为三维电子衍射技术。了解原子在分子中的排列方式,对于理解物质的功能很有必要。例如,致力于新药开发的化学家会依据这种结构来了解药物作用于身体的机理以及应如何调整药物,使其更有效地与治疗目标结合,减少副作用。     

原初密度扰动与原初黑洞

在宇宙早期形成的黑洞被称为原初黑洞.原初黑洞反映了宇宙早期的结构,研究原初黑洞将加深我们对早期宇宙演化规律的理解.同时,将有关原初黑洞的理论计算结果和相关观测数据进行比较,可以有效地对相关理论模型加以限制.因此原初黑洞在理论和观测两方面都具有重要的研究价值.形成原初黑洞的机制有多种,本文将主要介绍大幅度密度扰动产生原初黑洞的机制."Carr-Hawking"塌缩模型被相关文献广泛采用.该塌缩模型认为原初黑洞的质量近似等于塌缩区域进入视界时的视界质量.但是,近年的数值计算结果表明临界塌缩模型更加合理可靠.在临界塌缩模型中,原初黑洞的质量应由临界质量关系给出.本文首先介绍大幅度密度扰动塌缩形成原初黑洞的一些基本概念:原初黑洞的形成条件、原初黑洞的质量、形成时间及其寿命等;然后介绍原初黑洞丰度的计算以及如何从暴涨模型的结果计算原初黑洞的丰度.     

耐热ABS的共混改性技术、性能比较及应用现状

ABS树脂具有优异的力学性能,在汽车工业、家用电器等行业有广泛的应用,但存在耐热性能较差的缺点,软化温度在75~90℃,因此希望通过物理共混改性的方法,提高其耐热性能,使其能在95℃以上的使用环境,以拓展其应用领域。     

虚拟空间表现系统在建筑学专业教学中的应用

该文针对基于虚拟现实技术和建筑学教学特点而建设的"虚拟空间表现系统"进行了介绍,以建筑与环境学院建筑学专业利用该系统开展的教学探索与改革为基础,总结了其在教学中的主要应用形式,并对效果、价值与前景作了分析讨论。实践证明,虚拟现实技术在建筑设计领域有广阔的应用前景,同时,"虚拟空间表现系统"本身也有很多亟待完善的问题。     

一类三次微分系统的时间可逆与中心问题

利用时间可逆系统的性质和Regular Chain方法得到一类三次多项式微分系统在线性对合下为时间可逆系统的充要条件,此条件保证了原点必为该系统的中心.     

曝气量对微压内循环多生物相反应器同步脱氮除磷的影响

以人工配置的模拟城市污水为处理对象,利用厌氧/好氧(A/O)模式运行的微压内循环多生物相反应器(MPSR),研究了不同曝气量[0.100,0.075和0.050L/min]对MPSR反应器同步脱氮除磷的影响.结果表明:随着曝气量的降低,总氮去除率由75.39%提高至81.21%,同步硝化反硝化效率由20.68%提高至33.55%,但出水均符合一级A标准.当曝气量为0.050L/min)时,MPSR反应器具有最佳的脱氮除磷效果,出水中COD,NH4+-N,总氮、总鳞平均质量浓度分别为30.77,0.15,7.14和0.06mg/L.相对低的曝气量有利于强化MPSR的脱氮性能,稳定除磷效果,同时有利于节约能耗.     

以木聚糖为抗菌剂的木质地板抗菌性能

随着生活水平的提高,人们越来越重视室内家居环境的健康、环保问题.因此,研究、开发抗菌实木地板具有现实意义.采用贴膜法检测抗菌地板的抗菌性能:以木聚糖为抗菌剂,用8%浓度溶液浸泡杨木单板,接种一定数量的大肠杆菌和金色葡萄球菌.经过一段时间培养后,检测地板细菌数量.结果表明:经过木聚糖溶液处理的地板对大肠杆菌和金色葡萄球菌的抗菌率为73.58%和90.09%,抗菌等级达到Ⅱ级.     

足球比赛场景中交互行为分析方法研究

目前的视频处理研究主要关注足球视频的基础方面的问题, 而在视频语义方面的工作尚不完善。 为此, 对足球比赛视频中存在的交互行为进行分析, 研究了足球比赛视频语义理解的关键问题, 为实现从一般比赛场景去理解和分析比赛进行了有益的探索。 首先进行场景分析, 利用主颜色提取视频中场地区域并标定场地线; 其次, 检测场景中的球员并判定其队属, 同时利用 Kalman 滤波实现对足球目标的跟踪; 最后, 判定球队的进攻方向的目的语义, 同时获取足球真实轨迹, 进行轨迹分割, 识别球员与足球的交互行为, 并在此基础上结合足球领域的知识进行进攻策略的分析。 实验结果表明, 该算法能很好地解决视频分析各阶段的问题, 能有效分析视频中存在的交互行为, 并从足球领域的角度实现进攻策略分析,进攻模式识别结果查准率达到 71% 以上, 查全率达到 85% 以上, 有益于计算机视觉的应用研究和足球视频科学分析。